“I (might be) just that good”: Honest and deceptive impression management in employment interviews
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Applicant use of impression management (IM) tactics plays a central role in employment interviews. IM includes behaviors intended to create an impression of competence and likability, and avoid negative impressions. Applicants can influence interviewers’ impressions using both honest and deceptive IM, but measurement of IM has yet to distinguish these two constructs. The goal of the present research was to develop a self‐report Honest Interview Impression Management (HIIM) measure and use this to investigate differential antecedents and consequences of honest and deceptive IM. We report the results of five independent studies (total N = 1,470 interviewees). Studies 1–3 detail the creation of a self‐report measure of honest IM. Studies 4 and 5 utilize this measure to understand the relations between honest and deceptive IM, and their antecedents and consequences. Results demonstrate that honest and deceptive IM are positively related but distinct constructs that have unique antecedents (i.e., age, individual differences, attitudes, situational, and target characteristics) and differentially impact interview outcomes and ratings. Finally, we present a short measure of honest and deceptive IM to be used for time‐sensitive data collection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle